Aether Spark GPU加速：极速搞定成本直降50%!

各位跨境的朋友们，大家好啊！在咱们跨境电商和大数据分析的战场上，数据就是真金白银。如何高效处理海量数据，提升运营效率，同时还能有效控制成本，这可是每个实战派都关心的头等大事。相信不少伙伴都遇到过这样的烦恼：跑数据任务，CPU的计算力捉襟见肘，耗时长不说，云服务费用也水涨船高，让人心疼。

新媒网跨境获悉，现在有个好消息要分享给大家。为了解决咱们这些痛点，英伟达（NVIDIA）公司推出了一款神器——Aether项目。它就像一位经验丰富的老司机，能把我们那些跑在亚马逊弹性MapReduce（Amazon EMR）平台上的CPU版Spark数据任务，平滑、高效地迁移到性能更强劲的GPU集群上。这么一来，不仅计算速度能像坐上火箭一样飞快，而且还能大大节省咱们的云端开销，让每一分钱都花得更值。

这个Aether项目到底是个什么来头呢？它其实是一套智能化的自动化工具。它的核心思想就是利用英伟达自己的RAPIDS加速器，把咱们的Spark任务从传统的CPU模式，升级到GPU加速模式。这个过程啊，以前想想都头大，又是配置又是调试，费时费力。但Aether的厉害之处就在于，它把这些复杂的工作都自动化了，大大降低了技术门槛，让咱们能更专注于业务本身。

图1. Aether项目工作流程和服务概览

你看，Aether项目就像一个贴心管家，把整个迁移优化流程拆解成了几个清晰的步骤，每一步都有目标，有产出，让你心里有数。它是一系列精心设计的微服务和流程，目的就是实现RAPIDS加速器的自动化迁移和优化，把那些手动操作的摩擦力统统消除。它能帮你把CPU到GPU的Spark任务迁移时间降到最低，主要体现在以下几个方面：

1. 它有一个很聪明的预测模型，能根据咱们CPU任务的特性，帮你预判迁移到GPU后能提速多少，还会推荐一套最优的配置方案。
2. 提供一个“沙盒”环境，让你可以在GPU集群上进行开箱即用的测试和调优，不用担心影响线上业务。
3. 智能优化功能，能帮你找到性能和成本之间的最佳平衡点。
4. 完美整合到亚马逊EMR平台，支持EMR上跑的各种任务。

与亚马逊EMR平台的深度融合

Aether项目现在全面支持亚马逊公司的EMR平台。这意味着什么呢？咱们可以在EMR上自动化管理GPU测试集群，自动化转换和优化Spark任务步骤。对于那些已经在EMR上跑着CPU版Spark任务的朋友们，这简直是量身定制的福音。

准备工作与配置要点

在咱们正式上手之前，有几件事得先准备好，就像咱们出海前得把船帆、罗盘都检查一遍：

1. 亚马逊EMR (EC2实例型)： 确保你的AWS账户里有足够的GPU实例配额，这可是咱们跑GPU任务的“马力”。
2. AWS命令行工具（AWS CLI）： 得配置好，能正常跟AWS服务打交道，就像咱们的海关通行证。
3. Aether NGC访问权限： 需要向英伟达申请Aether的访问权限，拿到后按照指示配置好凭证，然后安装Aether。

配置Aether以适配EMR平台

Aether包安装完成后，接下来就是让Aether客户端和EMR平台“手拉手”。很简单，跟着下面的指令来就行：

# 初始化并列出配置
$ aether config init
$ aether config list
# 选择EMR平台和区域
$ aether config set core.selected\_platform emr
$ aether config set platform.emr.region <region>
# 设置EMR所需的S3路径，这些是日志和产物存储的地方，很重要哦！
$ aether config set platform.emr.spark\_event\_log\_dir <s3\_path\_for event\_logs>
$ aether config set platform.emr.cluster.artifacts\_path <s3\_path\_for uploading\_aether\_artifacts>
$ aether config set platform.emr.cluster.log\_path <s3\_path\_for\_cluster\_log\_uri>

Aether EMR迁移流程实战演练

Aether的命令行工具（CLI）提供了很多模块化的命令，每个命令跑完都会生成一个概要表格，并且在任务历史数据库里留下记录。所以，大家伙儿不用担心会迷失方向，随时可以查看“第四阶段：迁移：报告与建议”来回顾咱们的操作记录。记住，遇到不清楚的命令，加上--help参数就能看到详细说明。

咱们这次的实战演练，假设你已经有一个在CPU版EMR集群（集群ID：j-XXX）上运行的Spark任务步骤（步骤ID：s-XXX）。如果还不熟悉如何在EMR集群上提交任务步骤，可以查阅亚马逊EMR的官方文档。

整个迁移过程，Aether把它分成了四大核心阶段：预测、优化、验证和迁移。咱们一步步来拆解：

1. 预测：资格鉴定（Qualify）

这一步，就像咱们做生意前的市场调研，Aether会先帮你评估这个CPU版的Spark任务，到底适不适合GPU加速，能带来多大的潜力。同时，还会给你一套初步的优化建议。

Aether会利用一个叫QualX的机器学习系统（内部使用XGBoost模型），根据CPU任务的事件日志，预测迁移到GPU后可能带来的加速效果和兼容性。

• 输入： 你的CPU任务的事件日志，可以从EMR的任务步骤和集群API里获取，也可以直接提供S3路径。

• 输出：

  • 由AutoTuner推荐的Spark配置参数。
  • 推荐的GPU集群形态，包括实例类型和数量，旨在帮你找到性价比最高的配置。
  • 一个Aether任务ID，用来追踪这个任务以及后续所有相关操作。

• 操作命令：

# 方式一：直接用平台提供的ID
$ aether qualify --platform\_job\_id <cpu\_step\_id> --cluster\_id <cpu\_cluster\_id>
# 方式二：直接提供事件日志路径
$ aether qualify --event\_log <s3\_or\_local\_event\_log\_path>

2. 优化：自动化测试与调优（Optimize）

预测阶段完了，接下来就是真刀真枪地干了！这一步的目标是在GPU集群上测试咱们的任务，并通过迭代调优Spark配置参数，来实现最佳的性能和成本效益。

咱们需要先用Cluster服务创建一个GPU测试集群，然后用Tune服务来优化GPU任务。Tune服务会反复执行“提交（submit）”和“分析（profile）”这两个动作：

• 提交（Submit）： 任务提交服务会把Spark任务以及咱们指定的配置，提交到GPU集群上运行。

• 分析（Profile）： 分析服务会用专业工具处理GPU任务的事件日志，找出性能瓶颈，并生成新的Spark配置参数，目标是进一步提升性能，同时降低成本。

• 输入：

  • 从预测阶段输出的最佳Spark配置参数。
  • 预测阶段推荐的GPU集群形态，用来创建GPU集群。

• 输出： 在所有调优迭代中，运行时长最短的那次运行，其对应的GPU配置会被选为最佳配置。

• 操作命令（分步指导）：

(1) 创建一个测试用的EMR GPU集群：

# 方式一：使用预测阶段推荐的集群形态ID和默认集群配置
$ aether cluster create --cluster\_shape\_id <recommended\_cluster\_shape\_id\_from\_qualify>
# 方式二：如果想更精细化控制，可以提供自定义配置文件
$ aether cluster create --cluster\_shape\_id <recommended\_cluster\_shape\_id\_from\_qualify> --config\_file <custom\_cluster\_yaml\_file>

(2) 向集群提交GPU任务步骤：

# 使用配置ID和集群ID，提交任务到咱们刚创建的GPU集群
$ aether submit --config\_id <recommended\_spark\_config\_id\_from\_qualify> --cluster\_id <gpu\_cluster\_id\_from\_create>

(3) 分析GPU任务运行结果，生成新的推荐Spark配置：

# 使用GPU任务步骤ID和集群ID，对任务运行进行分析
$ aether profile --platform\_job\_id <gpu\_step\_id\_from\_submit> --cluster\_id <gpu\_cluster\_id\_from\_create>

(4) 迭代调优任务（提交+分析循环）：

# 针对某个Aether任务，在指定的GPU集群上进行3次迭代调优
$ aether tune --aether\_job\_id <aether\_job\_id> --cluster\_id <gpu\_cluster\_id\_from\_create> --min\_tuning\_iterations 3

3. 验证：数据一致性检查（Validate）

任务跑得快是好事，但结果还得对得上号，对吧？这一步就是为了确保咱们的GPU任务跑出来的数据结果，跟原始的CPU任务结果完全一致，毕竟数据准确性是基石。

验证服务会对比最佳GPU运行和原始CPU运行的事件日志，特别是关注关键的行指标，比如读取的行数和写入的行数，确保它们分毫不差。

• 操作命令：

# 验证CPU和GPU任务的各项指标
$ aether validate --aether\_job\_id <aether\_job\_id>

4. 迁移：报告与建议（Migrate）

经过了前面的预测、优化和验证，现在咱们可以坐下来，看看成果了！这一步会展示任务历史数据库中详细的报告，还会给出每个任务的迁移建议，包括最优的Spark配置参数和GPU集群配置。

报告服务提供了命令行（CLI）和网页界面（UI）两种方式来展示：

• 关键绩效指标（KPIs）： 展示所有任务的总加速比和总成本节省情况，让你一眼看清效益。

• 任务列表： 每个任务的加速比、成本节省和迁移建议，一目了然。

• 任务详情： 某个任务的所有运行指标和细节，包括原始CPU运行和GPU调优运行的详细数据。

• 操作命令：

# 列出所有任务报告
$ aether report list
# 查看某个特定任务的所有运行详情
$ aether report job --aether\_job\_id <aether\_job\_id>
# 启动Aether的网页界面，在浏览器里查看报告，更直观方便
$ aether report ui

图2. Aether报告UI任务详情的示例截图，展示了CPU和GPU任务运行的各项指标。

图3. Aether报告UI中GPU配置详情的示例截图，展示了推荐的Spark配置。

5. 自动化运行（Automated run）

如果觉得一步步操作太麻烦，Aether还贴心地提供了“一键式”自动化运行命令，它会把上面所有的独立服务都串联起来，帮你完成整个流程。

# 在CPU事件日志上运行完整的Aether工作流
$ aether run --event\_log <s3\_or\_local\_event\_log\_path>

风险前瞻与时效性提醒

各位朋友，在享受技术带来的便利时，咱们也要有风险意识和前瞻眼光。

• 成本控制： 虽然GPU能降低单位计算成本，但GPU实例本身也可能价格不菲。在优化过程中，一定要密切关注Aether给出的成本报告，避免因为资源配置不当而导致总成本不降反升。尤其是在测试阶段，要及时关闭不再使用的GPU集群，避免不必要的开销。
• 数据安全与合规： 所有数据存储和处理都在亚马逊云（AWS）平台上进行，务必确保你的AWS账户安全策略、数据加密措施符合所在国家和地区的法律法规，以及咱们中国企业的数据出境合规要求。数据是咱们跨境企业的生命线，任何疏忽都可能带来巨大风险。
• 技术学习曲线： 尽管Aether项目大大简化了迁移过程，但理解其背后的Spark on GPU原理、RAPIDS加速器的工作机制，以及EMR平台的管理，对于深入优化和解决疑难杂症依然至关重要。持续学习，是咱们跨境人立足的根本。

新媒网跨境预测，未来像Aether这样集自动化、智能化于一体的工具会越来越多，它们将成为咱们跨境大数据领域提速增效的“新质生产力”。但同时也要提醒大家，技术迭代的速度非常快。文章中介绍的操作步骤和界面，都是基于当前（2025年）的最新版本。亚马逊EMR平台和英伟达的RAPIDS加速器都在不断更新，未来可能会有API接口、命令参数或者UI界面上的细微调整。因此，在实际操作时，务必参考官方最新的文档，保持同步学习，才能确保万无一失。

总结

Aether项目，对于咱们这些致力于跨境大数据处理的朋友们来说，无疑是一款强大的利器。它让Apache Spark任务在大规模GPU集群上的迁移和运行变得简单高效，极大地节省了时间和成本。如果你正被CPU计算的慢节奏和高成本所困扰，不妨尝试申请Aether项目的访问权限，体验一下GPU带来的“速度与激情”！同时，也别忘了深入了解RAPIDS插件的更多细节，它可是GPU加速的幕后英雄。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/aether-spark-gpu-accelfast-50-cost-cut.html